TOMATO 
AI、かっこいいですよね。
なんか響きが「テクノロジー！最先端！未来的！」ってカンジで私はすごい好きです。
最近は「Chat GPT」やら「画像生成AI」やらが有名になってかなりAIが身近になったと思います。
そこで質問です。
「AIってなんぞや？？？？」
AIとは？
AI(人工知能)は『Artifical Intelligence』の略称で推論・学習・判断など人間と同じような知的処理機能を持つ機械(情報処理システム)です。
普通のプログラムと違ってプログラム自身が考えて動くことができるのがAIの特徴というわけですね。
ただ、知性や知能の定義が人によってあやふやなため、AIの定義も人によって異なります。
ある人は『知能や心を持ったメカだ！』と言っているし、
またある人は『周囲の状況によって行動を変えるプログラムである！』と言っています。
人の数だけ解釈がある、ということですね。
私は『AIとは人間が作った人間に考え方が近いプログラムで動いているシステム』だと思っています。
知能とは…何、なんなんでしょうね…。概念的存在すぎる…。
ちなみにAIは強いAI(凡庸型AI)と弱いAI(特化型AI)に分けることができます。
強いAIとはその名の通り、会話も計算もお絵かきだってできる…。
つまりなんでも一人でできちゃうAIのことです。
イメージとしては某ネコ型ロボットみたいな感じでしょうか。(モチロン道具を持ってない状態ですヨ。)
しかし強いAIは21世紀現在、実現していません。
ただ…『Chat GPT』のように(大きく分けると会話で、になりますが)計算やプログラミング、画像生成ができるAIが誕生しているので、もしかすると人間の頭脳と変わりない強いAIが誕生する日も近いかも…しれないですネ。
弱いAIとは限定的な問題解決に特化したAIのことです。
例えば、プロの棋士にも勝てる将棋AIや機械学習を使った翻訳AIなど。
1つのことだけ特化し、時には人間よりも高度なことをできるのが弱いAIの特徴です。
AIの分類
さて、AIの概要がなんとなく分かったところでそこから細かくAIについて見てみましょうか。
先ほどAIとは『推論・学習・判断などの知的処理ができる』と書きましたが、そこからさらに分類することができます。
分類してみるとこんな感じになります。
順番にざっくり説明していきますね。
レベル１には決められたパターンで動くものが分類されています。
例を挙げると洗濯機の水量調整だったり自販機の温度調整など私たちの身の回りにある様々な物の制御がレベル１のAIに分類されています。
これらは『こう動いてください！』とあらかじめプログラムされていて、その通りにしか動けません。
この『あらかじめ定められた動きのみをする』ものは『制御プログラム』と呼ばれていて、ずっと昔から様々な場所で利用されています。
つまりif文だけでも『AIです！』っていえば通る…？
…そんなわけないか。
レベル２には状況に応じて複雑な振る舞いができるものが分類されています。
例えば、ロボット掃除機や売り上げ量の予測プログラム。
これらは事前に用意されたデータからどう振舞うかを学習して、状況に合わせて的確な対応ができます。
私たちが知る『AI』はここに当てはまりますね。
ここから様々な人工知能の種類が生まれてます。大いなる母だ…。
レベル３にはレベル２よりももっともっと膨大な量のデータを取り込んで学習したものが分類されています。
例えば検索エンジンの予測機能だったり渋滞の予測がここに当てはまります。
レベル２と違うところは『機械学習』をしている点です。
機械学習とは膨大なデータから入力と出力の関係を学習してパターンを考え出す『パターン認識』をベースにしています。
つまり、レベル２のものよりももっと多様で細かなな振る舞いができる、とっても賢いAIということですネ。
この機械学習は2000年辺りから徐々に使われてきており、年々進化しています。
『AIの中に『機械学習』がある』カンジです。AIの種類の1つという認識でいいハズ。
レベル４には『ディープラーニング』という手法を取り入れたものが当てはまります。
機械学習する際、『学習するデータのどのような部分が学習したあとの振る舞いに大きく影響するか』というとても重要な部分があります。
この『大きく影響差れる部分』は『特徴量』と呼ばれていて、なんとディープラーニングは特徴量を自動的に学習して調整してくれるのです。
これがレベル３のAIとの大きな違いです。
ディープラーニングが出来たことにより今まで技術的に難しいとされていた分に応用されていき近年、どんどん開発されています。
この部分こそが最近話題になっている『画像生成AI』や自然言語処理AIの『ChatGPT』ですね。
正直、私もディープラーニングの詳しい仕組みはわかってないです。
理解するには数学必須ですわ、コレ…。
AIの歴史
ここまではAIの大まかな概要について話してきました。
さて、ここで問題です。
AIという言葉は一体何年前からあるでしょうか？？
正解は60年以上前からあります。
実はずーっと昔から存在していたんですね。
ここでAIの歴史について見ていきましょう。
AI(人工知能)という言葉は1956年、アメリカで開催されたダートマス会議で『ジョン・マッカーシー』というAI研究者が使ったことにより広がっていきました。
このダートマス会議では後にAIの研究で活躍する研究者達がたくさん参加し、知的処理機能を持つプログラムは実現するのかなどが議論されました。
ダートマス会議の参加者の1人である、『アレン・ニューウェル』と『ハーバート・サイモン』は世界初の人工知能プログラムと呼ばれる『ロジック・セオリスト』を開発しています。天才か？天才だったわ。
実はAI研究の分野はこれまで何回もブームと冬の時代(ブームの終息)を繰り返しているのです。
ブームと冬の時代からAIの歴史を見ていきましょう。
第1次AIブームは1950年代後半～1960年代に起こりました。
この時代はコンピューターでの推論(これから起こることを予測すること)・探索(目的の状態になるまでの変化を探し出す)の研究が盛んに行われていた時代です。
この第1次AIブームの頃に先ほど話した『ダートマス会議』が行われていました。
しかし迷路や数学の定理などの簡単な問題『トイ・プロブレム(おもちゃの問題)』しか解けないことが明らかになり、AIのブームは終息し、冬の時代を迎えます。
第2次AIブームは1980年代に起こりました。
1980年代にはコンピューターに医学や法律などの専門家の知識を大量にデータベースに取り込んだ『エキスパートシステム』と呼ばれるシステムの開発が大量に作られていました。
この頃は『コンピューターにとにかく知識を詰め込んだらなんでもできる！』という考えが主流だったみたいですね。
しかしこのエキスパートシステムはデータベースにない未知のデータに対応できなかったり、膨大な知識の蓄積・管理が難しいことが明らかになり1995年頃には再びブームが終息、冬の時代を迎えます。
第3次AIブームは2010年に起こりました。
この時代には『ビックデータ』と呼ばれる第2次AIブームよりももっともっと大量のデータを用いることで、AI自身が知識を得られる『機械学習』が主流になっています。
また、『特徴量』というデータの特徴を表した数値をAI自らが学習・調整する『ディープラーニング』が開発され、AIが様々な分野で活躍するようになりました。
さらにこのディープラーニングを用いたAIが画像認識の大会で大差をつけて優勝したり、人間の囲碁チャンピオンと勝負し、打ち負かしたりなどAI分野において大きな出来事もたくさん起きているのがこの時代の特徴です。
近年、AIが色んな分野で活躍してるからか、2045年にはAIが人間を超える、とんでもない人工知能を作り出す(シンギュラリティが起こる)とか言われていますね。 わくわく。
AIとロボットの違いについて
よく、『AI』と『ロボット』を同じものだと考えている人がいる印象があります。
全く別物です。ごはんとパンくらい違います。
簡単に何が違うのかというと…
両者とも自動で動くことはできますが、ロボットはあらかじめプログラムされた動きでしか動けない(自身で判断することができない)のに対し、AIは学習データを元に、自身で予測・判断し、制御することができます。
また、AIは物理的な体を必要としないのも大きな特徴です。
AIは形がなくても動けるのです。
つまり、『AIって人間の考え方とか、目に見えないものを扱ってるんだな～』という考え方です。
AIとロボットが混同され始めたのは、AIを搭載したロボットが近年主流になっているから…
かもしれないですね。
形のないものって説明しにくいですし、ただでさえAIの明確な定義って決まってませんし…。
まとめ
今回は初めてのAI紹介ということで、AIについてざ〜〜っっくりと説明しました。
- 『AI』とは定義はあいまいだが人間のような知的処理機能を持つシステムやプログラムのこと
- AIは単純なプログラムからディープラーニングまで幅広く分類できる
- AIは1950年代からあり、ブームと終息を繰り返している
- AIとロボットの違いは自身で予測や判断ができるかどうか
今回の記事でこの4つのことをなんとな～く理解できれば100点です。
本サイトは『AIについて何も知らないけどAIを作ってみたい！』人向けにAIに関するいろいろを解説しているサイトです。
筆者も絶賛勉強中ですので色々と解釈違いの部分があるかもしれませんが、わかりやすく伝えられるように頑張ります！
数学もわかりやすく伝えられるように頑張ります…(数学苦手の民)
